http://blog.csdn.net/yyh352091626/article/details/53304728
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使用了RxJava有一段时间了，深深感受到了其“牛逼”之处。下面，就从RxJava的基础开始，一步一步与大家分享一下这个强大的异步库的用法！
PS: 建议先看看上面的目录结构，便于理解，哈哈！
RxJava 在Github Repo上给的解释是：
“RxJavaisa Java VMimplementationofReactive Extensions: alibraryforcomposing asynchronousandevent-based programsbyusingobservable sequences.”
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大概就是说RxJava是JavaVM上一个灵活的、使用可观测序列来组成的一个异步的、基于事件的库。咋一看好像不知道是啥东西… … 没事，往下看~
上面这段解释，重点就在于异步！但是它又不像AsyncTask这样用法简单，所以刚接触RxJava的童鞋，可能会觉得特别难，无从下手，没事，相信通过这篇文章，大伙儿可以有一个比较深刻的理解！
RxJava精华可以浓缩为异步两个字，其核心的东西不外乎两个：
1. Observable（被观察者）
2. Observer/Subscriber（观察者）
Observables可以发出一系列的事件，这里的事件可以是任何东西，例如网络请求、复杂计算处理、数据库操作、文件操作等等，事件执行结束后交给 Observer/Subscriber 的回调处理。
观察者模式是一种对象的行为模式，是 Java 设计模式中很常用的一个模式。观察者模式也常称为:
发布-订阅模式(Publish/Subscribe)
模型-视图模式(Model/View)
源-监听器模式(Source/Listener)
从属者模式(Dependents)
例如用过事件总线 EventBus 库的童鞋就知道，EventBus 属于发布-订阅模式(Publish/Subscribe)。
// 事件订阅@Subscribe(threadMode = ThreadMode.MAIN)publicvoidshowDownProgress(MyEvent event) {// TODO}// 事件发布EventBus.getDefault().post(newMyEvent());
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实际上，使用 RxJava 也可以设计出一套事件总线的库，这个称为RxBus。有兴趣的话可以在学完 RxJava 之后，可以尝试写一个。这里就不细说了~
为啥说这个呢？因为，RxJava 也是一种扩展的观察者模式！
举个栗子，Android中 View 的点击监听器的实现，View 是被观察者，OnClickListener 对象是观察者，Activity 要如何知道 View 被点击了？那就是构造一个 OnClickListener 对象，通过 setOnClickListener 与View达成一个订阅关系，一旦 View 被点击了，就通过OnClickListener对象的 OnClick 方法传达给 Activity 。采用观察者模式可以避免去轮询检查，节约有限的cpu资源。
响应式？顾名思义，就是“你变化，我响应”。举个栗子，a = b + c;这句代码将b+c的值赋给a，而之后如果b和c的值改变了不会影响到a，然而，对于响应式编程，之后b和c的值的改变也动态影响着a，意味着a会随着b和c的变化而变化。
响应式编程的组成为Observable/Operator/Subscriber，RxJava在响应式编程中的基本流程如下：
Observable->Operator1->Operator2->Operator3->Subscriber
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这个流程，可以简单的理解为：
Observable发出一系列事件，他是事件的产生者；
Subscriber负责处理事件，他是事件的消费者；
Operator是对 Observable 发出的事件进行修改和变换；
若事件从产生到消费不需要其他处理，则可以省略掉中间的 Operator，从而流程变为Obsevable -> Subscriber；
Subscriber 通常在主线程执行，所以原则上不要去处理太多的事务，而这些复杂的事务处理则交给 Operator；
Rx 优势可以概括为四个字，那就是逻辑简洁。然而，逻辑简洁并不意味着代码简洁，但是，由于链式结构，一条龙，你可以从头到尾，从上到下，很清楚的看到这个连式结构的执行顺序。对于开发人员来说，代码质量并不在于代码量，而在于逻辑是否清晰简洁，可维护性如何，代码是否健壮！
另外，熟悉lambda的，还可以进一步提高代码的简洁性。举个简单栗子对比一下，暂时不需要过多理解，后面会一一道来：
// 不使用lambdaObservable.just("Hello World!") .map(newFunc1() {@OverridepublicStringcall(String s) {returns +"I am kyrie!"; } }) .subscribeOn(Schedulers.io()) .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) .subscribe(newAction1() {@Overridepublicvoidcall(String s) { Log.i(TAG, s); } });// 使用lambdaObservable.just("Hello World!") .map(s -> s +"I am kyrie!") .subscribeOn(Schedulers.io()) .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) .subscribe(s -> { Log.i(TAG, s); });
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在 Android Studio 项目下，为 module 增加 Gradle 依赖。
// Android 平台下须引入的一个依赖，主要用于线程控制compile'io.reactivex:rxandroid:1.1.0'// RxJavacompile'io.reactivex:rxjava:1.1.5'
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这是我项目里面用的版本，也可以到Maven/RxJava下获取最新版本。
前面讲了那么多，大家在概念上对RxJava有一个初步的认识就好，接下来，将为您解开RxJava神秘的面纱~~
无需过分纠结于“事件”这个词，暂时可以简单的把“事件”看成是一个值，或者一个对象。
事件产生，就是构造要传递的对象；
事件处理变换，就是改变传递的对象，可以改变对象的值，或是干脆创建个新对象，新对象类型也可以与源对象不一样；
事件处理，就是接收到对象后要做的事；
RxJava创建一个事件比较简单，由 Observable 通过 create 操作符来创建。举个栗子，还是经典的 HelloWorld~~
// 创建一个ObservableObservable observable = Observable.create(newObservable.OnSubscribe() {@Overridepublicvoidcall(Subscriber subscriber) {// 发送一个 Hello World 事件subscriber.onNext("Hello World!");// 事件发送完成subscriber.onCompleted(); }});
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这段代码可以理解为， Observable 发出了一个类型为 String ，值为 “Hello World!” 的事件，仅此而已。
对于 Subscriber 来说，通常onNext()可以多次调用，最后调用onCompleted()表示事件发送完成。
上面这段代码，也可以通过just操作符进行简化。RxJava常用操作符后面会详细介绍，这里先有个了解。
// 创建对象,just里面的每一个参数，相当于调用一次Subscriber#OnNext()Observable observable = Observable.just("Hello World!");
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这样，是不是简单了许多？
有事件产生，自然也要有事件消费。RxJava 可以通过 subscribe 操作符，对上述事件进行消费。首先，先创建一个观察者。
// 创建一个ObserverObserver observer =newObserver() {@OverridepublicvoidonCompleted() { Log.i(TAG,"complete"); }@OverridepublicvoidonError(Throwable e) { }@OverridepublicvoidonNext(String s) { Log.i(TAG, s); }};
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或者
// 创建一个SubscriberSubscriber subscriber =newSubscriber() {@OverridepublicvoidonCompleted() { Log.i(TAG,"complete"); }@OverridepublicvoidonError(Throwable e) { }@OverridepublicvoidonNext(String s) { Log.i(TAG, s); }};
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Observer 是观察者， Subscriber 也是观察者，Subscriber 是一个实现了Observer接口的抽象类，对 Observer 进行了部分扩展，在使用上基本没有区别；
Subscriber 多了发送之前调用的onStart()和解除订阅关系的unsubscribe()方法。
并且，在 RxJava 的 subscribe 过程中，Observer 也总是会先被转换成一个 Subscriber 再使用。所以在这之后的示例代码，都使用 Subscriber 来作为观察者。
最后，我们可以调用 subscribe 操作符， 进行事件订阅。
// 订阅事件observable.subscribe(subscriber);
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在 Subscriber 实现的三个方法中，顾名思义，对应三种不同状态：
1.onComplete(): 事件全部处理完成后回调
2.onError(Throwable t): 事件处理异常回调
3.onNext(T t): 每接收到一个事件，回调一次
对于事件消费与事件订阅来说，好像为了打印一个“Hello World！”要费好大的劲… 其实，RxJava 自身提供了精简回调方式，我们可以为 Subscriber 中的三种状态根据自身需要分别创建一个回调动作Action：
// onComplete()Action0 onCompleteAction =newAction0() {@Overridepublicvoidcall() { Log.i(TAG,"complete"); }};// onNext(T t)Action1 onNextAction =newAction1() {@Overridepublicvoidcall(String s) { Log.i(TAG, s); }};// onError(Throwable t)Action1 onErrorAction =newAction1() {@Overridepublicvoidcall(Throwable throwable) { }};
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那么，RxJava 的事件订阅支持以下三种不完整定义的回调。
observable.subscribe(onNextAction);
observable.subscribe(onNextAction, onErrorAction);
observable.subscribe(onNextAction, onErrorAction, onCompleteAction);
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我们可以根据当前需要，传入对应的 Action， RxJava 会相应的自动创建 Subscriber。
Action0 表示一个无回调参数的Action；
Action1 表示一个含有一个回调参数的Action；
当然，还有Action2 ~ Action9，分别对应2~9个参数的Action；
每个Action，都有一个 call() 方法，通过泛型T，来指定对应参数的类型；
前面讲解了事件的产生到消费、订阅的过程，下面就举个完整的例子。从res/mipmap中取出一张图片，显示在ImageView上。
finalImageView ivLogo = (ImageView) findViewById(R.id.ivLogo);Observable.create(newObservable.OnSubscribe() {@Overridepublicvoidcall(Subscriber subscriber) {// 从mipmap取出一张图片作为Drawable对象Drawable drawable = ContextCompat.getDrawable(mContext, R.mipmap.ic_launcher);// 把Drawable对象发送出去subscriber.onNext(drawable); subscriber.onCompleted(); } }) .subscribe(newSubscriber() {@OverridepublicvoidonCompleted() { }@OverridepublicvoidonError(Throwable e) { Log.i(TAG, e.toString()); }@OverridepublicvoidonNext(Drawable drawable) {// 接收到Drawable对象，显示在ImageView上ivLogo.setImageDrawable(drawable); } });
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上面示例是RxJava最基本的一个用法。稍微消化一下，继续~~
默认情况下，RxJava事件产生和消费均在同一个线程中，例如在主线程中调用，那么事件的产生和消费都在主线程。
那么问题来了，假如事件产生的过程是耗时操作，比如网络请求，结果显示在UI中，这个时候在主线程执行对于网络请求就不合适了，而在子线程执行，显示结果需要进行UI操作，同样不合适~~
所以，RxJava 的第一个牛逼之处在于可以自由切换线程！那么，如何做？
在 RxJava 中，提供了一个名为Scheduler的线程调度器，RxJava 内部提供了4个调度器，分别是：
Schedulers.io(): I/O 操作（读写文件、数据库、网络请求等），与newThread()差不多，区别在于io() 的内部实现是是用一个无数量上限的线程池，可以重用空闲的线程，因此多数情况下io()效率比newThread()更高。值得注意的是，在io()下，不要进行大量的计算，以免产生不必要的线程；
Schedulers.newThread(): 开启新线程操作；
Schedulers.immediate(): 默认指定的线程，也就是当前线程；
Schedulers.computation():计算所使用的调度器。这个计算指的是 CPU 密集型计算，即不会被 I/O等操作限制性能的操作，例如图形的计算。这个 Scheduler 使用的固定的线程池，大小为 CPU 核数。值得注意的是，不要把 I/O 操作放在computation()中，否则 I/O 操作的等待时间会浪费 CPU；
AndroidSchedulers.mainThread(): RxJava 扩展的 Android 主线程；
我们可以通过subscribeOn()和observeOn()这两个方法来进行线程调度。举个栗子：
依然还是显示一张图片，不同的是，这次是从网络上加载图片
finalImageView ivLogo = (ImageView) findViewById(R.id.ivLogo);Observable.create(newObservable.OnSubscribe() {@Overridepublicvoidcall(Subscriber subscriber) {try{ Drawable drawable = Drawable.createFromStream(newURL("https://ss2.baidu.com/6ONYsjip0QIZ8tyhnq/it/u=2502144641,437990411&fm=80&w=179&h=119&img.JPEG").openStream(),"src"); subscriber.onNext(drawable); }catch(IOException e) { subscriber.onError(e); } }})// 指定 subscribe() 所在的线程，也就是上面call()方法调用的线程.subscribeOn(Schedulers.io())// 指定 Subscriber 回调方法所在的线程，也就是onCompleted, onError, onNext回调的线程.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) .subscribe(newSubscriber() {@OverridepublicvoidonCompleted() { }@OverridepublicvoidonError(Throwable e) { Log.e(TAG, e.toString()); }@OverridepublicvoidonNext(Drawable drawable) { ivLogo.setImageDrawable(drawable); } });
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所以，这段代码就做一件事，在 io 线程加载一张网络图片，加载完毕之后在主线程中显示到ImageView上。
RxJava的又一牛逼之处，在于变换。啥意思呢？ 就是将发送的事件或事件序列，加工后转换成不同的事件或事件序列。
变换的概念不好理解吧？举个简单的栗子，我们对上述示例进行改写。
finalImageView ivLogo = (ImageView) findViewById(R.id.ivLogo);Observable.create(newObservable.OnSubscribe() {@Overridepublicvoidcall(Subscriber subscriber) { subscriber.onNext("https://ss2.baidu.com/-vo3dSag_xI4khGko9WTAnF6hhy/image/h%3D200/sign=4db5130a073b5bb5a1d727fe06d2d523/cf1b9d16fdfaaf51965f931e885494eef11f7ad6.jpg"); }}).map(newFunc1() {@OverridepublicDrawablecall(String url) {try{ Drawable drawable = Drawable.createFromStream(newURL(url).openStream(),"src");returndrawable; }catch(IOException e) { }returnnull; }})// 指定 subscribe() 所在的线程，也就是call()方法调用的线程.subscribeOn(Schedulers.io())// 指定 Subscriber 回调方法所在的线程，也就是onCompleted, onError, onNext回调的线程.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) .subscribe(newSubscriber() {@OverridepublicvoidonCompleted() { }@OverridepublicvoidonError(Throwable e) { Log.e(TAG, e.toString()); }@OverridepublicvoidonNext(Drawable drawable) {if(drawable !=null) { ivLogo.setImageDrawable(drawable); } } });
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经过改写代码后，有什么变化呢？ Observable 创建了一个 String 事件，也就是产生一个url，通过map操作符进行变换，返回Drawable对象，这个变换指的就是通过url进行网络图片请求，返回一个Drawable。所以简单的来说就是把String事件，转换为Drawable事件。逻辑表示就是：
Observable-->map变换-->Observable
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那么，Func1是什么呢？与Action1类似,不同的是FuncX有返回值，而ActionX没有。为什么需要返回值呢？目的就在于对象的变换，由String对象转换为Drawable对象。同样，也有Func0 ~ Func9，对应不同的参数个数。
当然了，RxJava 的变换，可不止于map这么简单，继续往下！
不难发现，上述的map操作符，是一对一的变换，并且返回的是变换后的对象。而flatMap操作符可以适应一对多，并且返回的是一个Observable。应用场景举例：例如一个员工负责多个任务，现在要打印所有员工的所有任务。
finalList list =newArrayList() { { add(newEmployee("jackson", mission_list1)); add(newEmployee("sunny", mission_list2)); }};Observable.from(list) .flatMap(newFunc1>() {@OverridepublicObservablecall(Employee employee) {returnObservable.from(employee.missions); } }) .subscribe(newSubscriber() {@OverridepublicvoidonCompleted() { }@OverridepublicvoidonError(Throwable e) { }@OverridepublicvoidonNext(Employee.Mission mission) { Log.i(TAG, mission.desc); } });
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执行结果为顺序打印出两位员工的所有任务列表。
通过上面的代码可以看出，map与flatMap这两个操作符的共同点在于，他们都是把一个对象转换为另一个对象，但须注意以下这些特点:
flatMap返回的是一个Observable对象，而map返回的是一个普通转换后的对象;
flatMap返回的Observable对象并不是直接发送到Subscriber的回调中，而是重新创建一个Observable对象，并激活这个Observable对象，使之开始发送事件；而map变换后返回的对象直接发到Subscriber回调中；
flatMap变换后产生的每一个Observable对象发送的事件，最后都汇入同一个Observable，进而发送给Subscriber回调；
map返回类型 与flatMap返回的Observable事件类型，可以与原来的事件类型一样；
可以对一个Observable多次使用map和flatMap；
鉴于flatMap自身强大的功能，这常常被用于嵌套的异步操作，例如嵌套网络请求。传统的嵌套请求，一般都是在前一个请求的onSuccess()回调里面发起新的请求，这样一旦嵌套多个的话，缩进就是大问题了，而且严重的影响代码的可读性。而RxJava嵌套网络请求仍然通过链式结构，保持代码逻辑的清晰！举个栗子：
Github上的README.md文件，通常是 MarkDown 语法。我们要获取README.md内容并按 MarkDown 风格显示在UI上，就可以通过以下方式（Retrofit2 + RxJava，稍后会介绍）：
newReadmeContentClient()// 获取md语法的Readme内容, 返回的是一个Observable对象.getReadme() .flatMap(newFunc1>() {@OverridepublicObservablecall(String md) {// 由于Readme的内容是md语法，需要转成html字符串通过WebView显示到UI// 返回的也是Observable对象returnnewMarkDownStyleClient(md) .formatMarkStyle(); } }) .subscribeOn(Schedulers.io()) .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) .subscribe(newObserver() {@OverridepublicvoidonCompleted() { }@OverridepublicvoidonError(Throwable e) { Log.e(TAG,"readme:"+ e.toString()); }@OverridepublicvoidonNext(String html) {// html就是根据readme md格式内容，生成的html代码view.showReadme(html); } });
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from
接收一个集合作为输入，然后每次输出一个元素给subscriber。
// Observable.from(T[] params)Observable.from(newInteger[]{1,2,3,4,5}) .subscribe(newAction1() {@Overridepublicvoidcall(Integer number) { Log.i(TAG,"number:"+ number); } });
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注意：如果from()里面执行了耗时操作，即使使用了subscribeOn(Schedulers.io())，仍然是在主线程执行，可能会造成界面卡顿甚至崩溃，所以耗时操作还是使用Observable.create(…);
just
接收一个可变参数作为输入，最终也是生成数组，调用from()，然后每次输出一个元素给subscriber。
// Observable.just(T... params)，params的个数为1 ~ 10Observable.just(1,2,3,4,5) .subscribe(newAction1() {@Overridepublicvoidcall(Integer number) { Log.i(TAG,"number:"+ number); } });
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filter
条件过滤，去除不符合某些条件的事件。举个栗子:
Observable.from(newInteger[]{1,2,3,4,5}) .filter(newFunc1() {@OverridepublicBooleancall(Integer number) {// 偶数返回true，则表示剔除奇数，留下偶数returnnumber %2==0; } }) .subscribe(newAction1() {@Overridepublicvoidcall(Integer number) { Log.i(TAG,"number:"+ number); } });
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take
最多保留的事件数。
doOnNext
在处理下一个事件之前要做的事。
Observable.from(newInteger[]{1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12}) .filter(newFunc1() {@OverridepublicBooleancall(Integer number) {// 偶数返回true，则表示剔除奇数returnnumber %2==0; } })// 最多保留三个，也就是最后剩三个偶数.take(3) .doOnNext(newAction1() {@Overridepublicvoidcall(Integer number) {// 在输出偶数之前输出它的hashCodeLog.i(TAG,"hahcode = "+ number.hashCode() +""); } }) .subscribe(newAction1() {@Overridepublicvoidcall(Integer number) { Log.i(TAG,"number = "+ number); } });
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输出如下：
hahcode =2number =2hahcode =4number =4hahcode =6number =6
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debounce
通俗点讲，就是N个事件发生的时间间隔太近，就过滤掉前N-1个事件，保留最后一个事件。debounce可以指定这个时间间隔！可以用在SearchEditText请求关键词的地方，SearchEditText的内容变化太快，可以抵制频繁请求关键词，后面第15条15.Subject会介绍这个。为了演示效果，先举个简单栗子：
Observable .create(newObservable.OnSubscribe() {@Overridepublicvoidcall(Subscriber subscriber) {inti =0;int[] times =newint[]{100,1000};while(true) { i++;if(i >=100)break; subscriber.onNext(i);try{// 注意！！！！// 当i为奇数时，休眠1000ms，然后才发送i+1，这时i不会被过滤掉// 当i为偶数时，只休眠100ms，便发送i+1，这时i会被过滤掉Thread.sleep(times[i %2]); }catch(InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } subscriber.onCompleted(); } })// 间隔400ms以内的事件将被丢弃.debounce(400, TimeUnit.MILLISECONDS) .subscribeOn(Schedulers.io()) .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) .subscribe(newSubscriber() {@OverridepublicvoidonCompleted() { Log.i(TAG,"complete"); }@OverridepublicvoidonError(Throwable e) { Log.e(TAG, e.toString()); }@OverridepublicvoidonNext(Integer integer) { Log.i(TAG,"integer = "+ integer); } });
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输出结果：
11-2310:44:45.167MainActivity: integer =111-2310:44:46.270MainActivity: integer =311-2310:44:47.373MainActivity: integer =511-2310:44:48.470MainActivity: integer =711-2310:44:49.570MainActivity: integer =911-2310:44:50.671MainActivity: integer =1111-2310:44:51.772MainActivity: integer =1311-2310:44:52.872MainActivity: integer =1511-2310:44:53.973MainActivity: integer =17...
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我们设置过滤条件为400ms，可以发现，奇数正常输出，因为在它的下一个事件事件隔了1000ms，所以它不会被过滤掉；偶数被过滤掉，是因为它距离下一个事件（奇数）只隔了100ms。并且，输出的两个事件相隔大约为100ms + 1000ms = 1100ms。
merge
用于合并两个Observable为一个Observable。较为简单。
Observable.merge(Observable1, Observable2)
.subscribe(subscriber);
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concat
顺序执行多个Observable，个数为1 ~ 9。例子稍后与first操作符一起~~
compose
与flatMap类似，都是进行变换，返回Observable对象，激活并发送事件。
compose是唯一一个能够从数据流中得到原始Observable的操作符，所以，那些需要对整个数据流产生作用的操作（比如，subscribeOn()和observeOn()）需要使用compose来实现。相较而言，如果在flatMap()中使用subscribeOn()或者observeOn()，那么它仅仅对在flatMap中创建的Observable起作用，而不会对剩下的流产生影响。这样就可以简化subscribeOn()以及observeOn()的调用次数了。
compose是对 Observable 整体的变换，换句话说，flatMap转换Observable里的每一个事件，而compose转换的是整个Observable数据流。
flatMap每发送一个事件都创建一个 Observable，所以效率较低。而compose操作符只在主干数据流上执行操作。
建议使用compose代替flatMap。
first
只发送符合条件的第一个事件。可以与前面的contact操作符，做网络缓存。举个栗子：依次检查Disk与Network，如果Disk存在缓存，则不做网络请求，否则进行网络请求。
// 从缓存获取Observable fromDisk = Observable.create(newObservable.OnSubscribe() {@Overridepublicvoidcall(Subscriber subscriber) { BookList list = getFromDisk();if(list !=null) { subscriber.onNext(list); }else{ subscriber.onCompleted(); } }});// 从网络获取Observable fromNetWork = bookApi.getBookDetailDisscussionList();Observable.concat(fromDisk, fromNetWork)// 如果缓存不为null，则不再进行网络请求。反之.first() .subscribeOn(Schedulers.io()) .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) .subscribe(newSubscriber() {@OverridepublicvoidonCompleted() { }@OverridepublicvoidonError(Throwable e) { }@OverridepublicvoidonNext(BookList discussionList) { } });
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网络缓存用法，具体可参见我的项目：https://github.com/JustWayward/BookReader
timer
可以做定时操作，换句话讲，就是延迟执行。事件间隔由timer控制。举个栗子：两秒后输出“Hello World！”
Observable.timer(2, TimeUnit.SECONDS) .subscribe(newSubscriber() {@OverridepublicvoidonCompleted() { }@OverridepublicvoidonError(Throwable e) { }@OverridepublicvoidonNext(Long aLong) { Log.i(TAG,"Hello World!"); } });
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interval
定时的周期性操作，与timer的区别就在于它可以重复操作。事件间隔由interval控制。举个栗子：每隔两秒输出“Hello World！”
Observable.interval(2, TimeUnit.SECONDS) .subscribe(newSubscriber() {@OverridepublicvoidonCompleted() { }@OverridepublicvoidonError(Throwable e) { }@OverridepublicvoidonNext(Long aLong) { Log.i(TAG,"Hello World!"); } });
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throttleFirst
与debounce类似，也是时间间隔太短，就丢弃事件。可以用于防抖操作，比如防止双击。
RxView.clicks(button) .throttleFirst(1, TimeUnit.SECONDS) .subscribe(newObserver() {@OverridepublicvoidonCompleted() { }@OverridepublicvoidonError(Throwable e) { }@OverridepublicvoidonNext(Object o) { Log.i(TAG,"do clicked!"); } });
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上面这个RxView详见：https://github.com/JakeWharton/RxBinding， 主要与RxJava结合用于一些View的事件绑定，JakeWharton大神的项目，厉害。
Single
Single与Observable类似，相当于是他的精简版。订阅者回调的不是OnNext/OnError/onCompleted，而是回调OnSuccess/OnError。
Single.create(newSingle.OnSubscribe() {@Overridepublicvoidcall(SingleSubscriber subscriber) { subscriber.onSuccess("Hello"); }}).subscribe(newSingleSubscriber() {@OverridepublicvoidonSuccess(Object value) { Log.i(TAG, value.toString()); }@OverridepublicvoidonError(Throwable error) { }});
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Subject
Subject这个类，既是Observable又是Observer，啥意思呢？就是它自身既是事件的生产者，又是事件的消费者，相当于自身是一条管道，从一端进，又从另一端出。举个栗子：PublishSubject
Subject subject = PublishSubject.create();// 1.由于Subject是Observable，所以进行订阅subject.subscribe(newSubscriber() {@OverridepublicvoidonCompleted() { }@OverridepublicvoidonError(Throwable e) { }@OverridepublicvoidonNext(Object o) { Log.i(TAG, o.toString()); }});// 2.由于Subject同时也是Observer，所以可以调用onNext发送数据subject.onNext("world");
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这个好像有点厉害的样子，哈哈。可以配合debounce，避免SearchEditText频繁请求。
Subject subject = PublishSubject.create();subject.debounce(400, TimeUnit.MILLISECONDS) .subscribe(newSubscriber() {@OverridepublicvoidonCompleted() { }@OverridepublicvoidonError(Throwable e) { }@OverridepublicvoidonNext(Object o) {// request} });edittext.addTextChangedListener(newTextWatcher() {@OverridepublicvoidbeforeTextChanged(CharSequence s,intstart,intcount,intafter) { }@OverridepublicvoidonTextChanged(CharSequence s,intstart,intbefore,intcount) { subject.onNext(s.toString()); }@OverridepublicvoidafterTextChanged(Editable s) { } });
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Retrofit是一个非常适合RestAPI的网络请求库。没用过的童鞋，还是推荐学一学的。
使用Callback的请求方式：
// 1. 定义一个请求接口@GET("/match/stat")Call getMatchStat(@Query("mid") String mid,@Query("tabType") String tabType);// 2. 创建Service对象Retrofit retrofit =newRetrofit.Builder() .baseUrl(BuildConfig.TENCENT_SERVER) .addConverterFactory(ScalarsConverterFactory.create()) .client(OkHttpHelper.getTecentClient()).build();TencentApi api = retrofit.create(TencentApi.class);// 3. 调用Call call = api.getMatchStat(mid, tabType);call.enqueue(newCallback() {@OverridepublicvoidonResponse(Call call, Response response) {if(response !=null&& response.body()!=null)// 成功}else{// 无数据} }@OverridepublicvoidonFailure(Call call, Throwable t) {// 失败}});
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与 RxJava 结合的方式，则是
// 1. 定义请求接口，返回的是Observable对象@GET("/user/followers")Observable> followers();// 2. 同样是创建api对象...// 3. 请求api.followers() .subscribeOn(Schedulers.io()) .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) .subscribe(newObserver>() {@OverridepublicvoidonCompleted() { }@OverridepublicvoidonError(Throwable e) {// 请求出错。可能发生网络异常、Json解析异常等等}@OverridepublicvoidonNext(List list) {// 请求成功view.showMyFollowers(list); } });
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若需嵌套请求，比如先获取Token再进行才能进行登录，可参考flatMap操作符最后的获取Readme内容显示在WebView上的例子。
Retrofit2+RxJava+ Dagger2: 具体可参见我的项目，里面有比较详细的用法。
https://github.com/JustWayward/BookReader
不难发现，Retrofit 把请求封装进 Observable ，在请求结束后调用onNext()以及OnCompleted()或在请求失败后调用onError()。
注：RxJava形式的请求，并不能减少代码量，但是逻辑非常清晰。假如请求到数据之后需要对数据进行处理，并且是耗时操作，难道要再开一个线程，或者用AsyncTask再做一次异步？很显然，RxJava的变换很好的解决了这个问题，依然会使逻辑结构清晰。
准确的来说，是一种基于RxJava实现事件总线的一种思想。可以替代EventBus/Otto，因为他们都依赖于观察者模式。可以参考https://github.com/AndroidKnife/RxBus这个库。
前面介绍过了，JakeWharton大神的项目，https://github.com/JakeWharton/RxBinding， 主要与RxJava结合用于一些View的事件绑定。
举个栗子，对于前面常用操作符12.interval做周期性操作的例子，并没有使之停下来的，没有去控制订阅的生命周期，这样，就有可能引发内存泄漏。所以，在Activity#onDestroy()的时候或者不需要继续执行的时候应该取消订阅。
Subscription subscription = Observable.interval(2, TimeUnit.SECONDS) .subscribe(newSubscriber() {@OverridepublicvoidonCompleted() { }@OverridepublicvoidonError(Throwable e) { }@OverridepublicvoidonNext(Long aLong) { Log.i(TAG,"Hello World!"); } });// 调用unsubscribe();方法进行取消订阅subscription.unsubscribe();
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但是，如果有很多个数据源，那岂不是要取消很多次？当然不是的，可以利用CompositeSubscription， 相当于一个Subscription集合。
CompositeSubscription list =newCompositeSubscription();list.add(subscription1);list.add(subscription2);list.add(subscription3);// 统一调用一次unsubscribe，就可以把所有的订阅都取消list.unsubscribe();
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相信到了这里，大家对RxJava应该有了一个比较清晰的理解。当然，实践出真知，还是要去尝试，才能更深层次的体会到其强大之处。
最后，总结一下RxJava的基本使用过程。
首先是创建事件源源，也就是被观察者，可以用Observable的create/just/from等方法来创建;
通过filter/debounce等操作符，进行自定义事件过滤；
通过Schedules进行事件发送和订阅的线程控制，也就是subscribeOn()和observeOn();
通过map/flatMap/compose等操作符，进行事件的变换；
调用subscribe进行事件订阅；
最后，不要忘了对订阅者生命周期的控制，不用的时候，记得调用unsubscribe()，以免引发内存泄漏。
感谢阅读！
